https://github.com/pfcclab/paddlepaddle-contributors-wall
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JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/pfcclab/paddlepaddle-contributors-wall
- Owner: PFCCLab
- License: mit
- Created: 2025-01-16T04:11:03.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-01-17T08:54:12.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-17T09:39:29.493Z (about 1 year ago)
- Language: JavaScript
- Size: 232 KB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Contributors Wall
一个炫酷的开源贡献者展示墙，支持展示组织下所有仓库的贡献者信息。
## 特性
- 🎨 黑客风格设计
- 📱 响应式布局
- ⚡️ 性能优化
- 🔄 无限滚动加载
- 🔍 实时搜索
- 📊 贡献者统计
- 🏷️ 仓库分类
- 💫 动态效果
## 使用方法
### 1. 环境要求
- Python 3.6+
- GitHub Personal Access Token
- 现代浏览器（支持 CSS Grid 和 Intersection Observer）
### 2. 配置
1. 创建 GitHub Personal Access Token:
- 访问 [GitHub Settings > Developer settings > Personal access tokens](https://github.com/settings/tokens)
- 生成新的 token，需要以下权限：
- `repo`
- `read:org`
- `read:user`
- `read:project`
2. 设置环境变量：
```bash
export GITHUB_TOKEN="你的GitHub Token"
```
### 3. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```
### 4. 运行
可以使用自动执行脚本：
```bash
./update_wall.sh
```
或者手动执行以下步骤：
1. 获取贡献者数据：
```bash
python fetchData.py
```
2. 转换数据格式：
```bash
python json2js.py
```
3. 启动本地服务器：
```bash
python -m http.server 8000
```
4. 访问页面：
打开浏览器访问 `http://localhost:8000`
## 功能说明
### 导航栏
- 左侧：仓库分页和分类
- 右侧：搜索功能（支持按用户名或仓库名搜索）
### 分类功能
- 按贡献者数量降序排列
- 显示每个仓库的贡献者数量
- 每页显示5个仓库
- "All" 视图显示所有不重复的贡献者
### 贡献者展示
- 悬浮显示用户名
- 点击跳转到 GitHub 主页
- 悬浮显示详细信息（followers、following、stars）
- 每次加载100个贡献者
- 滚动自动加载更多
### 搜索功能
- 实时搜索
- 支持按用户名搜索
- 支持按仓库名搜索
- 搜索结果实时过滤
## 自定义配置
可以在 `styles.css` 中修改以下变量来自定义样式：
```css
:root {
--primary-color: #00ff00; /* 主色调 */
--secondary-color: #1a1a1a; /* 次要色调 */
--background-color: #000000; /* 背景色 */
--text-color: #00ff00; /* 文字颜色 */
--hover-color: #00ff9d; /* 悬浮色调 */
--grid-gap: 30px; /* 网格间距 */
}
```
## 注意事项
1. 首次加载可能需要较长时间，具体取决于组织的仓库数量和贡献者数量
2. 建议定期更新数据以保持最新状态
3. 请勿频繁请求 GitHub API，注意遵守 API 限制
4. 对于大型组织，建议增加请求延迟以避免触发 API 限制